UniCATS-CTX-vec2wav: 一个统一的上下文感知文本转语音框架中的声学上下文感知声码器

RayRay
CTX-vec2wav声码器语音合成UniCATS上下文感知Github开源项目

UniCATS-CTX-vec2wav:声学上下文感知声码器

UniCATS-CTX-vec2wav是一个创新的声码器系统,是UniCATS统一上下文感知文本转语音框架中的重要组成部分。它由X-LANCE团队开发,旨在利用声学上下文信息来生成高质量的语音输出。

项目概述

UniCATS-CTX-vec2wav是AAAI 2024论文《UniCATS: A Unified Context-Aware Text-to-Speech Framework with Contextual VQ-Diffusion and Vocoding》中提出的声码器模型的官方实现。该项目的主要目标是通过利用声学上下文信息来改进语音合成的质量和自然度。

CTX-vec2wav声码器与CTX-txt2vec声学模型配合使用,共同构成了UniCATS框架。CTX-txt2vec负责从输入文本预测语义标记,而CTX-vec2wav则将这些语义标记转换为波形,同时考虑声学上下文信息。

UniCATS框架图

主要特性

  1. 声学上下文感知: CTX-vec2wav能够利用声学上下文信息来生成更自然、连贯的语音。

  2. 语音连续性与编辑: 该模型支持语音连续生成和编辑,可以无缝衔接上下文语音。

  3. 高质量语音重建: 在从语义标记重建语音方面,CTX-vec2wav的表现优于HifiGAN和AudioLM等模型。

  4. 灵活的采样率: 提供16kHz和24kHz两个版本的预训练模型,适应不同的应用场景。

  5. 多GPU训练支持: 自动处理多GPU训练,提高训练效率。

环境配置

CTX-vec2wav在Linux环境下的Python 3.9版本上进行了测试。推荐使用Conda创建虚拟环境:

conda create -n ctxv2w python=3.9 conda activate ctxv2w pip install -r requirements.txt source path.sh

推理过程

对于已经在data/目录中注册的语音,可以通过以下命令进行推理:

bash run.sh --stage 3 --stop_stage 3

您还可以创建子集并在其上执行推理:

subset_data_dir.sh data/eval_all 200 data/eval_subset bash run.sh --stage 3 --stop_stage 3 --eval_set "eval_subset"

训练过程

在开始训练之前,需要正确构建datafeats目录。训练命令如下:

bash run.sh --stage 2 --stop_stage 2

这将在exp/train_all_ctxv2w.v1目录下创建日志文件。如果设置了$CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,脚本会自动处理多GPU训练。

预训练模型

项目提供了两个版本的预训练模型参数:

这两个版本的主要区别在于HifiGAN生成器中的上采样率不同。

研究影响

UniCATS-CTX-vec2wav在语音合成领域展现了promising的结果:

  1. 在语音重建任务中,它的表现优于HifiGAN和AudioLM等先进模型。

  2. 作为UniCATS框架的一部分,它在语音连续生成和编辑任务中达到了state-of-the-art的性能。

  3. 通过利用声学上下文信息,该模型能够生成更加自然、连贯的语音输出。

总结

UniCATS-CTX-vec2wav作为一个创新的声学上下文感知声码器,为语音合成领域带来了新的可能性。它不仅提高了语音质量,还增强了语音编辑和连续生成的能力。随着进一步的研究和应用,这项技术有望在各种语音相关应用中发挥重要作用,如语音助手、有声书籍生成等领域。

研究人员和开发者可以利用UniCATS-CTX-vec2wav来探索更加自然、富有表现力的语音合成方法,为用户提供更优质的语音交互体验。同时,该项目的开源性质也为整个语音合成社区提供了宝贵的资源,促进了相关技术的进步和创新。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多